<ul>

    <li id="box2-b5d85d92-37d9-46d6-9de8-fcc88818bdde">
        <h3 class="title">Python编程基础<span>基础班阶段一</span></h3>
        <p class="smtitle">课时:<span>8天</span>技术点:<span>85项</span>测验:<span>1次</span>学习方式:<span>线下面授</span></p>
        <div class="main">
            <h4 class="mh4">学习目标</h4>
            <p class="mp1">1.掌握Python开发环境基本配置<span>|</span>
                2.掌握运算符、表达式、流程控制语句、数组等的使用<span>|</span>
                3.掌握字符串的基本操作<span>|</span>
                4.初步建立面向对象的编程思维<span>|</span>
                5.熟悉异常捕获的基本流程及使用方式，
                6.掌握类和对象的基本使用方式<span>|</span></p>
            <h4 class="mh4">主讲内容</h4>
            <div class="lists">
                <u class="xian"></u>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>1. Python基础语法</span>零基础学习Python的开始，包含了以下技术点：</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>01_变量<span>|</span>
                            02_标识符和关键字<span>|</span>
                            03_输入和输出<span>|</span>
                            04_数据类型转换<span>|</span>
                            05_PEP8编码规范<span>|</span>
                            06_比较/关系运算符<span>|</span>
                            07_if判断语句语法格式<span>|</span>
                            08_三目运算符<span>|</span>
                            09_while语句语法格式<span>|</span>
                            10_while 循环嵌套<span>|</span>
                            11_break 和 continue<span>|</span>
                            12_while 循环案例<span>|</span>
                            13_for循环<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>2. Python数据处理</span>掌握Python的数据类型，并对其进行操作处理，包含了以下技术点：</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>01_字符串定义语法格式<span>|</span>
                            02_字符串遍历<span>|</span>
                            03_下标和切片<span>|</span>
                            04_字符串常见操作<span>|</span>
                            05_列表语法格式<span>|</span>
                            06_列表的遍历<span>|</span>
                            07_列表常见操作<span>|</span>
                            08_列表嵌套<span>|</span>
                            09_列表推导式<span>|</span>
                            10_元组语法格式<span>|</span>
                            11_元组操作<span>|</span>
                            12_字典语法格式<span>|</span>
                            13_字典常见操作<span>|</span>
                            14_字典的遍历<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>3. 函数</span>能够实现Python函数的编写，包含了以下技术点：</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>01_函数概念和作用、函数定义、调用<span>|</span>
                            02_函数的参数<span>|</span>
                            03_函数的返回值<span>|</span>
                            04_函数的注释<span>|</span>
                            05_函数的嵌套调用<span>|</span>
                            06_可变和不可变类型<span>|</span>
                            07_局部变量<span>|</span>
                            08_全局变量<span>|</span>
                            09_组包和拆包、引用<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>4. 文件读写</span>能够使用Python对文件进行操作，包含了以下技术点：</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>01_文件的打开与关闭、文件的读写<span>|</span>
                            02_文件、目录操作及案例<span>|</span>
                            03_os模块文件与目录相关操作<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>5. 异常处理</span>主要介绍了在Python编程中如何处理异常，包含了以下技术点：</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>01_异常概念<span>|</span>
                            02_异常捕获<span>|</span>
                            03_异常的传递<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>6. 模块和包</span>主要介绍了Python中的模块和包的体系，以及如何使用模块和包，包含了以下技术点：</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>01_模块介绍<span>|</span>
                            02_模块的导入<span>|</span>
                            03_包的概念<span>|</span>
                            04_包的导入<span>|</span>
                            05_模块中的__all__ <span>|</span>
                            06_模块中__name__ <span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
            </div>
        </div>
    </li>
    <li id="box2-26d5e726-1edd-440d-9974-1ea3a65f229e">
        <h3 class="title">Python编程进阶<span>就业班阶段一</span></h3>
        <p class="smtitle">课时:<span>10天</span>技术点:<span>98项</span>测验:<span>1次</span>学习方式:<span>线下面授</span></p>
        <div class="main">
            <h4 class="mh4">学习目标</h4>
            <p class="mp1">1.掌握网络编程技术，能够实现网络通讯<span>|</span>
                2.知道通讯协议原理<span>|</span>
                3.掌握开发中的多任务编程实现方式<span>|</span>
                4. 知道多进程多线程的原理<span>|</span></p>
            <h4 class="mh4">主讲内容</h4>
            <div class="lists">
                <u class="xian"></u>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>1. 面向对象</span>从逐步建立起面向对象编程思想，再到会使用对象，到创建对象，再到真正理解为什么封装对象，包含了以下技术点：</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>01_面向对象介绍<span>|</span>
                            02_类的定义和对象的创建<span>|</span>
                            03_添加和获取对象属性<span>|</span>
                            04_self 参数<span>|</span>
                            05_init方法<span>|</span>
                            06_继承<span>|</span>
                            07_子类方法重写<span>|</span>
                            08_类属性和实例属性<span>|</span>
                            09_类方法、实例方法、静态方法<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>2. 网络编程</span>主要学习通讯协议，以及Python实现TCP、HTTP通讯，包含了以下技术点：</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>01_IP地址的介绍<span>|</span>
                            02_端口和端口号的介绍<span>|</span>
                            03_TCP的介绍<span>|</span>
                            04_Socket的介绍<span>|</span>
                            05_TCP网络应用的开发流程<span>|</span>
                            06_基于TCP通信程序开发<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>3. 多任务编程</span>主要学习Python中多线程、多进程，包含了以下技术点：</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>01_多任务介绍<span>|</span>
                            02_多进程的使用<span>|</span>
                            03_多线程的使用<span>|</span>
                            04_线程同步<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>4. 高级语法</span>主要学习Python的高级语法，包含以下技术点：</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>01_闭包<span>|</span>
                            02_装饰器<span>|</span>
                            03_迭代器<span>|</span>
                            04_深浅拷贝<span>|</span>
                            05_正则<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>5. Python编程综合项目</span>通过前边所学知识，完成综合案例，锻炼编程能力、培养编程思维</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>01_Python编程综合项目<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
            </div>
        </div>
    </li>
    <li id="box2-a13b4c31-081c-41e9-b537-e722b5d1a24f">
        <h3 class="title">数据处理与统计分析<span>就业班阶段二</span></h3>
        <p class="smtitle">课时:<span>10天</span>技术点:<span>115项</span>测验:<span>1次</span>学习方式:<span>线下面授</span></p>
        <div class="main">
            <h4 class="mh4">学习目标</h4>
            <p class="mp1">1.掌握Linux常用命令，为数据开发后续学习打下的良好基础<span>|</span>
                2. 掌握MySQL数据库的使用<span>|</span>
                3. 掌握SQL语法<span>|</span>
                4. 掌握使用Python操作数据库<span>|</span>
                5.掌握Pandas案例<span>|</span>
                6.知道会图库使用<span>|</span>
                7.掌握Pandas数据ETL<span>|</span>
                8. 掌握Pandas数据分析项目流程<span>|</span></p>
            <h4 class="mh4">主讲内容</h4>
            <div class="lists">
                <u class="xian"></u>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>1. Linux</span>掌握Linux操作系统常用命令和权限管理</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>01_Linux命令使用<span>|</span>
                            02_Linux命令选项的使用<span>|</span>
                            03_远程登录和远程拷贝<span>|</span>
                            04_Linux权限管理<span>|</span>
                            05_vi编辑器使用<span>|</span>
                            06_集群搭建准备<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>2. MySQL与SQL</span>零基础小白通过MySQL数据库，掌握核心必备SQL，包含了以下技术点：</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>01_数据库概念和作用<span>|</span>
                            02_MySQL数据类型<span>|</span>
                            03_数据完整性和约束<span>|</span>
                            04_数据库、表基本操作命令<span>|</span>
                            05_表数据操作命令<span>|</span>
                            06_where子句<span>|</span>
                            07_分组聚合<span>|</span>
                            08_连接查询<span>|</span>
                            09_外键的使用<span>|</span>
                            10_Pymysql<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>3. Numpy矩阵运算库</span>Numpy矩阵运算库技术，包含以下技术点：</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>01_Numpy运算优势，数组的属性，数组的形状<span>|</span>02_Numpy实现数组基本操作<span>|</span>03_Numpy实现数组运算，矩阵乘法，矩阵求逆，伴随矩阵<span>|</span>
                        </p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>4. Pandas数据清洗</span>Pandas数据清洗技术，包含以下技术点：</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>1.数据组合:01_Pandas数据组合_concat连接;02_Pandas数据组合_merge数据;03_Pandas数据组合_join<span>|</span>
                            2.缺失值处理:01_缺失值处理介绍;02_缺失值处理_缺失值数量统计;03_缺失值处理;04_缺失值处理_删除缺失值;05_缺失值处理_填充缺失值<span>|</span>
                            3.整理数据<span>|</span>
                            4.Pandas数据类型<span>|</span>
                            5.apply函数:01_Series和DataFrame的apply方法;02_apply使用案例<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>5. Pandas数据整理</span>Pandas数据处理技术，包含以下技术点：</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>1.数据分组:
                            01_单变量分组聚合;
                            02_通过调用agg进行聚合;
                            03_分组后transform;
                            04_transform练习<span>|</span>
                            2.Pandas透视表:
                            01_透视表概述&amp;会员存量增量分析;
                            02_会员增量等级分布;
                            03_增量等级占比分析&amp;整体等级分布;
                            04_线上线下增量分析&amp;地区店均会员数量;
                            05_会销比计算;
                            06_连带率计算;
                            07_复购率计算<span>|</span>
                            3.datetime数据类型:
                            01_日期时间类型介绍;
                            02_提取日期分组案例;
                            03_股票数据处理;
                            04_datarange函数;
                            05_综合案例<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>6. Pandas数据可视化</span>Pandas数据可视化技术，包含以下技术点：</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>01_Matplotlib可视化<span>|</span>
                            02_Pandas可视化<span>|</span>
                            03_Seaborn可视化<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>7. Pandas数据分析项目</span>利用所学的Python Pandas，以及可视化技术，完成数据处理项目实战</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>RFM客户分群案例:
                            01_RFM概念介绍<span>|</span>
                            02_RFM项目_数据加载和数据处理<span>|</span>
                            03_RFM项目_RFM计算<span>|</span>
                            04_RFM项目_RFM可视化<span>|</span>
                            05_RFM项目_业务解读和小结<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
            </div>
        </div>
    </li>
    <li id="box2-0a2b94d8-c5b0-4bf5-b174-c608c26f13da">
        <h3 class="title">机器学习与多场景项目实战<span>就业班阶段三</span></h3>
        <p class="smtitle">课时:<span>10天</span>技术点:<span>153项</span>测验:<span>1次</span>学习方式:<span>线下面授</span></p>
        <div class="main">
            <h4 class="mh4">学习目标</h4>
            <p class="mp1">1.掌握机器学习算法基本原理<span>|</span>
                2.掌握使用机器学习模型训练的基本流程<span>|</span>
                3.掌握Sklearn,Jieba,Gensim等常用机器学习相关开源库的使用<span>|</span>
                4. 熟练使用机器学习相关算法进行预测分析<span>|</span>
                5.掌握数据分析常用思维方法<span>|</span>
                6.熟练使用各种数据分析工具进行数据提取与数据展示<span>|</span>
                7.熟练运用常用数据分析模型解决业务问题<span>|</span></p>
            <h4 class="mh4">主讲内容</h4>
            <div class="lists">
                <u class="xian"></u>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>1. 机器学习</span>该部分主要学习机器学习基础理论，包含以下技术点：</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>01_人工智能概述<span>|</span>
                            02_机器学习开发流程和用到的数据介绍<span>|</span>
                            03_特征工程介绍和小结<span>|</span>
                            04_机器学习算法分类<span>|</span>
                            05_机器学习模型评估<span>|</span>
                            06_数据分析与机器学习<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>2. K近邻算法</span>该部分主要学习机器学习KNN算法及实战，包含以下技术点：</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>01_K近邻算法基本原理<span>|</span>
                            02_K近邻算法进行分类预测<span>|</span>
                            03_sklearn实现knn<span>|</span>
                            04_训练集测试集划分<span>|</span>
                            05_分类算法的评估<span>|</span>
                            06_归一化和标准化<span>|</span>
                            07_超参数搜索<span>|</span>
                            08_K近邻算法总结<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>3. 线性回归</span>该部分主要学习机器学习线性回归算法及实战，包含以下技术点：</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>01_线性回归简介<span>|</span>
                            02_线性回归API使用初步<span>|</span>
                            03_导数回顾<span>|</span>
                            04_线性回归的损失函数和优化方法<span>|</span>
                            05_梯度下降推导<span>|</span>
                            06_波士顿房价预测案例<span>|</span>
                            07_欠拟合和过拟合<span>|</span>
                            08_模型的保存和加载<span>|</span>
                            09_线性回归应用-回归分析<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>4. 逻辑回归</span>该部分主要学习机器学习逻辑回归算法及实战，包含以下技术点：</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>01_逻辑回归简介<span>|</span>
                            02_逻辑回归API应用案例<span>|</span>
                            03_分类算法评价方法<span>|</span>
                            04_逻辑回归应用_分类分析<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>5. 聚类算法</span>该部分主要学习机器学习聚类算法及实战，包含以下技术点：</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>01_聚类算法的概念<span>|</span>
                            02_聚类算法API的使用<span>|</span>
                            03_聚类算法实现原理<span>|</span>
                            04_聚类算法的评估<span>|</span>
                            05_聚类算法案例<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>6. 决策树</span>该部分主要学习机器学习决策树算法及实战，包含以下技术点：</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>01_决策树算法简介<span>|</span>
                            02_ 决策树分类原理<span>|</span>
                            03_特征工程-特征提取<span>|</span>
                            04_ 决策树算法api<span>|</span>
                            05_ 决策树案例<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>7. 集成学习</span>该部分主要学习机器学习集成算法算法及实战，包含以下技术点：</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>01 集成学习算法简介<span>|</span>
                            02 Bagging和随机森林<span>|</span>
                            03 随机森林案例<span>|</span>
                            04 Boosting介绍<span>|</span>
                            05 GBDT介绍<span>|</span>
                            06 XGBOOST介绍<span>|</span>
                            07 LightGBM介绍<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>8. 机器学习进阶算法</span>该部分主要学习机器学习高阶算法及实战，包含以下技术点：</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>01 SVM<span>|</span>
                            02 朴素贝叶斯<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>9. 用户画像案例</span>多场景项目实战部分，包含以下技术点：</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>01_用户行为分析<span>|</span>
                            02_用户画像标签分类<span>|</span>
                            03_统计类标签<span>|</span>
                            04_用户分群模型<span>|</span>
                            05_用户流失预测<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>10. 电商运营数据建模分析案例</span>电商多场景项目实战部分，包含以下技术点：</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>01_零售销售报表<span>|</span>
                            02_数据探索性分析<span>|</span>
                            03_特征工程<span>|</span>
                            04_模型训练与特征优化<span>|</span>
                            05_模型部署上线<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
            </div>
        </div>
    </li>
    <li id="box2-c0b75bf5-824c-4520-879d-f8c3889bb47c">
        <h3 class="title">
            金融风控项目与广告Ctr预估项目二选一<span>就业班阶段四</span></h3>
        <p class="smtitle">课时:<span>6天</span>技术点:<span>88项</span>测验:<span>0次</span>学习方式:<span>线下面授</span></p>
        <!--有项目-->
        <div class="main xmboxall_main">
            <h4 class="mh4">学习目标</h4>
            <p class="mp1">1.掌握风控业务场景的常用指标<span>|</span>
                2.掌握评分卡的建模流程<span>|</span>
                3.掌握评分卡特征工程的常用套路<span>|</span>
                4.熟练运用机器学习算法解决风控业务场景下的问题<span>|</span></p>
            <div class="xmboxall">
                <div class="xmboxall_fl">
                    <img src="/images/course/20224223134240799.jpeg">
                </div>
                <div class="xmboxall_fr">
                    <p>传统金融由于风控审批主要靠人工进行，审批速度慢，一般只服务大公司，或者收入较高的人群，很多低端、无稳定收入的群体和小微企业无法享受到传统金融服务。面临如此庞大的市场，小额贷款作为新型的金融服务产品应运而生，小额贷款业务具有单笔金额小、单笔利润低、利润率高、审批速度快的热点，所以基于用户申请信息的快速自动审批系统（风控系统）就成了互联网金融领域核心的竞争力。金融风控项目搭建了整套金融风控知识体系，从反欺诈、信用风险策略、评分卡模型构建等热点知识，使得学员具备中级金融风控分析师能力。
                    </p>
                </div>
            </div>
            <div class="lists">
                <u class="xian"></u>
                <div class="list list_jjfa">
                    <span class="role"></span>
                    <h5><span>主讲解决方案</span></h5>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>1.金融领域数据处理解决方案<span>|</span>
                            2.金融风控策略解决方案<span>|</span>
                            3.金融风控特征工程解决方案<span>|</span>
                            4.金融风控评分卡模型解决方案<span>|</span>
                            5.信用分风险策略解决方案<span>|</span>
                            6.风控模型部署与评估解决方案<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <h5><span>主讲知识点</span></h5>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>1、风控领域业务知识介绍：常见信贷风险、金融风控领域常用术语等<span>|</span>
                            2、评分卡建模概述：信贷审批业务基本流程、ABC评分卡概念、正负样本定义方法等<span>|</span>
                            3、评分卡建模特征工程：特征衍生、特征交叉、特征评估与筛选<span>|</span>
                            4、机器学习评分卡模型训练：逻辑回归评分卡、集成学习评分卡、模型评价（KS，AUC），评分映射方法，模型报告<span>|</span>
                            5、不均衡学习和异常点检测：样本不均衡的处理方法，异常点检测的常用方法<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
            </div>
        </div>
    </li>
    <li id="box2-0342ddd6-3231-482d-87bf-45ac3651801f">
        <h3 class="title">
            企业级电商推荐与文本推荐项目二选一<span>就业班阶段五</span></h3>
        <p class="smtitle">课时:<span>10天</span>技术点:<span>120项</span>测验:<span>0次</span>学习方式:<span>线下面授</span></p>
        <!--有项目-->
        <div class="main xmboxall_main">
            <h4 class="mh4">学习目标</h4>
            <p class="mp1">1.掌握多行业推荐业务<span>|</span>
                2.掌握推荐业务建模流程<span>|</span>
                3.掌握召回，排序基础算法<span>|</span>
                4.熟练运用机器学习算法解决推荐业务问题<span>|</span>
                5.掌握大数据计算框架基本使用<span>|</span></p>
            <div class="xmboxall">
                <div class="xmboxall_fl">
                    <img src="/images/course/20224223134240804.jpeg">
                </div>
                <div class="xmboxall_fr">
                    <p>推荐系统是在面对用户信息过载的情况下，或者用户没有明确购买信息的情况下，通过程序或工具自动化实现物品或商品的自动推荐过程。推荐系统根据用户的历史行为，挖掘出用户的喜好，并为用户推荐与其喜好相符的商品或者信息。推荐系统的任务就是能够连接信息与用户，帮助用户找到其感兴趣的信息，同时让一些有价值的信息能够到达潜在的用户之中。其中用户画像标签系统为推荐系统提供数据支持，商品推荐的Ctr/Cvr点击率/转化率预估系统为推荐系统推荐结果提供排序依据。
                    </p>
                </div>
            </div>
            <div class="lists">
                <u class="xian"></u>
                <div class="list list_jjfa">
                    <span class="role"></span>
                    <h5><span>主讲解决方案</span></h5>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>1.推荐系统架构解决方案<span>|</span>
                            2.用户标签系统解决方案<span>|</span>
                            3.推荐系统召回算法解决方案<span>|</span>
                            4.基于NLP实现文本推荐<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <h5><span>主讲知识点</span></h5>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>1.推荐系统项目业务背景介绍<span>|</span>
                            2.推荐系统架构<span>|</span>
                            3.企业级用户画像<span>|</span>
                            4.SparkMllib案例实战<span>|</span>
                            5.多路召回算法<span>|</span>
                            6.排序算法<span>|</span>
                            7.推荐系统指标评估<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
            </div>
        </div>
    </li>
    <li id="box2-f0f354e4-8869-433e-a2de-a96d7c65ec21">
        <h3 class="title">深度学习基础<span>就业班阶段六</span></h3>
        <p class="smtitle">课时:<span>4天</span>技术点:<span>100项</span>测验:<span>1次</span>学习方式:<span>线下面授</span></p>
        <div class="main">
            <h4 class="mh4">学习目标</h4>
            <p class="mp1">
                1.pytorch工具处理神经网络涉及的关键点<span>|</span>2.掌握神经网络基础知识<span>|</span>3.掌握反向传播原理<span>|</span>4.了解深度学习正则化与算法优化<span>|</span>
            </p>
            <h4 class="mh4">主讲内容</h4>
            <div class="lists">
                <u class="xian"></u>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>1. 神经网络基础</span>该部分主要学习神经网络基础，包含以下技术点：</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>01_神经网络基础：神经网络的构成、激活函数、损失函数、优化方法及正则化<span>|</span>02_反向传播原理：梯度下降算法、链式法则、反向传播算法、改善反向传播算法性能的迭代法<span>|</span>03_深度学习正则化与算法优化：L1、L2、DroupOut、BN、SGD、RMSProp、Adagrad、Adam；04_实现多层神经网络案例<span>|</span>
                        </p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>2. 深度学习多框架对比</span>该部分主要学习深度学习多框架对比，包含以下技术点：</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>01_Pytorch<span>|</span>
                            02_Tensorflow<span>|</span>
                            03_MxNet<span>|</span>
                            04_paddlepaddle<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>3. Pytorch框架</span>该部分主要学习Pytorch深度学习框架，包含以下技术点：</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>01_Pytorch介绍<span>|</span>02_张量概念<span>|</span>03_张量运算<span>|</span>04_反向传播<span>|</span>05_梯度，自动梯度<span>|</span>06_参数更新<span>|</span>07_数据加载器<span>|</span>08_迭代数据集<span>|</span>
                        </p>
                    </div>
                </div>
            </div>
        </div>
    </li>
    <li id="box2-2b6d376b-ce7e-4819-978c-7ac537cfa0a0">
        <h3 class="title">自然语言处理基础<span>就业班阶段七</span></h3>
        <p class="smtitle">课时:<span>12天</span>技术点:<span>180项</span>测验:<span>1次</span>学习方式:<span>线下面授</span></p>
        <div class="main">
            <h4 class="mh4">学习目标</h4>
            <p class="mp1">
                1.掌握NLP领域前沿的技术解决方案<span>|</span>2.了解NLP应用场景<span>|</span>3.掌握NLP相关知识的原理和实现<span>|</span>4.掌握传统序列模型的基本原理和使用<span>|</span>5.掌握非序列模型解决文本问题的原理和方案<span>|</span>6.能够使用pytorch搭建神经网络<span>|</span>7.构建基本的语言翻译系统模型<span>|</span>8.构建基本的文本生成系统模型<span>|</span>9.构建基本的文本分类器模型<span>|</span>10.使用ID-CNN+CRF进行命名实体识别<span>|</span>11.使用fasttext进行快速的文本分类<span>|</span>12.胜任多数企业的NLP工程师的职位<span>|</span>
            </p>
            <h4 class="mh4">主讲内容</h4>
            <div class="lists">
                <u class="xian"></u>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>1. NLP入门</span>该部分主要学习NLP基础，包含以下技术点：</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>01_经典案例<span>|</span>01_对话系统简介<span>|</span>02_NLU简介<span>|</span>03_文本生成简介<span>|</span>04_机器翻译简介<span>|</span>05_智能客服介绍<span>|</span>06_机器人写作介绍<span>|</span>07_作文打分介绍
                        </p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>2. 文本预处理</span>该部分主要学习文本预处理技术，包含以下技术点：</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>01_文本处理的基本方<span>|</span>02_文本张量表示方法<span>|</span>03_文本语料的数据分析，文本特征处理，数据增强方法<span>|</span>04_分词，词性标注，命名实体识别<span>|</span>05_one-hot编码，Word2vec，Word
                            Embedding<span>|</span>06_标签数量分布，句子长度分布，词频统计与关键词词云<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>3. RNN及变体</span>该部分主要学习RNN、LSTM、GRU等技术，包含以下技术点：</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>01_传统RNN，LSTM，Bi-LSTM，GRU，Bi-GRU<span>|</span>02_新闻分类案例，机器翻译案例<span>|</span>03_seq2seq，遗忘门，输入门，细胞状态，输出门，更新门，重置门<span>|</span>
                        </p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>4. Transfomer原理</span>该部分主要学习Transform技术，包含以下技术点：</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>01_输入部分，输出部分，编码器部分，解码器部分，线性层<span>|</span>02_softmax层，注意力机制，多头注意力机制<span>|</span>03_前馈全连接层，规范化层，子层连接结构，语言模型<span>|</span>04_wikiText-2数据集，模型超参数<span>|</span>05_模型的训练，模型验证<span>|</span>
                        </p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>5. 传统的序列模型</span>该部分主要学习传统序列模型，包含以下技术点：</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>01_HMM原理，HMM实现，HMM优劣势<span>|</span>02_CRF原理，CRF优劣势，03_CRF与HMM区别，CRF实现<span>|</span>04_HMM历CRF历史，HMM现状，CRF现状<span>|</span>
                        </p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>6. 迁移学习</span>该部分主要学习迁移学习，包含以下技术点：</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>01_fasttext工具，进行文本分类<span>|</span>02_CBOW模式，skip-gram模式，预训练模型<span>|</span>03_微调，微调脚本，训练词向量<span>|</span>04_模型调优<span>|</span>05_n-gram特征<span>|</span>06_CoLA
                            数据集，SST-2 数据集，MRPC 数据集<span>|</span>07_BERT，GPT，GPT-2，08_pytorch.hub<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
            </div>
        </div>
    </li>
    <li id="box2-aae31a59-515f-4485-802e-4b6db3ba7465">
        <h3 class="title">
            AI医生与AI聊天机器人二选一<span>就业班阶段八</span></h3>
        <p class="smtitle">课时:<span>9天</span>技术点:<span>110项</span>测验:<span>0次</span>学习方式:<span>线下面授</span></p>
        <!--有项目-->
        <div class="main xmboxall_main">
            <h4 class="mh4">学习目标</h4>
            <p class="mp1">
                1.基于大规模知识图谱技术与自然语言处理在医疗领域的应用场景<span>|</span>2.基于语音识别与语音生成技术的与患者语音沟通的交互方式<span>|</span>3.基于微服务架构的人工智能产品<span>|</span>4.基于端到端以及结合知识库的多轮多任务对话系统网络结构<span>|</span>5.掌握数据清洗以及知识抽取、知识图谱构建<span>|</span>6.掌握图数据库neo4j相关技术点及基本操作<span>|</span>7.掌握Pipeline方式与end-to-end流程设计方式以及不同<span>|</span>8.掌握mem2seq模型论文到代码实现方案<span>|</span>9.掌握微信公众号接口开发以及第三发api接口集成<span>|</span>
            </p>
            <div class="xmboxall">
                <div class="xmboxall_fl">
                    <img src="/images/course/20224223134240807.jpeg">
                </div>
                <div class="xmboxall_fr">
                    <p>在线医生项目是一个基于自然语言理解方向的问答机器人。类似的应用，还有百度地图的小度、天猫精灵、淘宝小蜜，招商银行的小招等。该项目结合医学知识图谱、深度学习、对话管理、微信公众号开发等技术，旨在降低首医成本，为患者提供基本医学诊断意见服务。技术层面包含语音识别、自然语言理解、对话管理以及自然语言生成等环节，其中又包含领域识别，用户意图识别，槽位填充，对话状态追踪，对话策略等技术细节。功能上为患者提供根据症状信息给出诊断意见任务与就近治疗任务。通过学习该课程，学生可以了解多轮多任务对话系统的技术点以及业务流程
                    </p>
                </div>
            </div>
            <div class="lists">
                <u class="xian"></u>
                <div class="list list_jjfa">
                    <span class="role"></span>
                    <h5><span>主讲解决方案</span></h5>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>1.医疗领域NER解决方案<span>|</span>
                            2.对话主题相关解决方案<span>|</span>
                            3.微信端服务部署解决方案<span>|</span>
                            4.对话管理系统与AI结合解决方案<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <h5><span>主讲知识点</span></h5>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>1.项目介绍:生活类任务对话系统介绍，在线医生项目介绍<span>|</span>
                            2.聊天机器人入门:申请公众号、搭建微信开发环境，安装werobot以及常用接口实现，Demo：你说我学与图尚往来，案例：配置自己的机器人<span>|</span>
                            3.数据爬取:爬取专业医疗知识网站，数据筛选，清理不完备数据，数据提取定位以及知识抽取数据准备，医学问答数据提取，疾病、症状知识抽取<span>|</span>
                            4.医学知识图谱:
                            知识图谱介绍，知识图谱在医疗领域的应用，知识存储各大厂商介绍，Neo4j安装环境搭建，Python调用neo4j并完成数据插入与查询操作，案例：完成基于知识图谱的对话机器人<span>|</span>
                            5.医学命名实体识别:命名实体识别介绍，命名实体识别在医学方面的应用，BiLSTM+CRF模型原理介绍，BiLSTM+CRF模型实现，IDCNN模型原理介绍，IDCNN模型实现，案例：疾病与症状命名实体识别<span>|</span>
                            6.任务对话系统（Pipeline方法）:
                            任务对话系统介绍，自然语言理解介绍-领域识别，自然语言理解介绍-用户意图识别，语义槽介绍以及在任务对话系统中的作用，语义槽设计，命名实体识别在语义槽中的应用，语义槽实现，对话管理-对话状态追踪介绍，对话状态追踪实现，对话管理-对话策略介绍，对话策略实现，项目：基于pipeline的对话系统实现<span>|</span>
                            7.论文学习与转化:Mem2seq的来龙去脉以及论文解读，模型对比：包括与seq2seq以及+attention，准备训练数据，Mem2seq模型实现<span>|</span>
                            8.任务对话系统（end-to-end方法）:端到端对话系统介绍，基于端到端模型Mem2seq的项目介绍，项目：基于端到端的任务对话系统部署上线<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
            </div>
        </div>
    </li>
    <li id="box2-9f0ce813-187c-4b50-8375-605dfd411fb9">
        <h3 class="title">
            文本摘要项目与知识图谱二选一<span>就业班阶段九</span></h3>
        <p class="smtitle">课时:<span>8天</span>技术点:<span>130项</span>测验:<span>0次</span>学习方式:<span>线下面授</span></p>
        <!--有项目-->
        <div class="main xmboxall_main">
            <h4 class="mh4">学习目标</h4>
            <p class="mp1">1.掌握TextRank模型<span>|</span>
                2.掌握seq2seq模型<span>|</span>
                3.掌握PGN模型<span>|</span>
                4.掌握生成式模型的评估方法<span>|</span>
                5.掌握生成式模型的迭代优化<span>|</span></p>
            <div class="xmboxall">
                <div class="xmboxall_fl">
                    <img src="/images/course/20224223134240815.jpeg">
                </div>
                <div class="xmboxall_fr">
                    <p>文本摘要项目是一个基于NLP底层基础任务的全流程实现项目。在工业界有广泛应用，比如四六级的阅读理解考试，新浪体育的球评新闻，今日头条的新闻快递，金融简报等等。涉及到互联网场景下海量的大段文本的信息压缩和融合技术，可以让人们在信息爆炸的时代快速浏览重要信息。通过本项目的学习，可以掌握工业界最主流的处理文本摘要的模型和优化技术。这里面关于解码方案的优化，数据增强的优化，还有训练策略的优化，无论是理论还是代码，都可以非常方便的迁移到未来企业级的开发中。同时在部署方案上，掌握GPU部署和CPU部署的相同点和不同点。
                    </p>
                </div>
            </div>
            <div class="lists">
                <u class="xian"></u>
                <div class="list list_jjfa">
                    <span class="role"></span>
                    <h5><span>主讲解决方案</span></h5>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>1.抽取式文本摘要解决方案<span>|</span>
                            2.生成式文本摘要解决方案<span>|</span>
                            3.自主训练词向量解决方案<span>|</span>
                            4.解码方案的优化解决方案<span>|</span>
                            5.数据增强优化解决方案<span>|</span>
                            6.训练策略优化解决方案<span>|</span>
                            7.GPU部署解决方案<span>|</span>
                            8.CPU部署解决方案<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <h5><span>主讲知识点</span></h5>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>1.文本摘要的应用场景，主流处理方案的模式<span>|</span>
                            2.工业场景下的原始数据全流程处理, 原始数据很杂乱, 需要按照需求一步步的取舍, 去噪, 最终得到模型阶段可用的数据<span>|</span>
                            3.搭建基于textRank的抽取式文本摘要模型, 并进行评估<span>|</span>
                            4.搭建基于经典seq2seq架构的生成式文本摘要, 并进行评估<span>|</span>
                            5.搭建基于PGN先进架构的生成式文本摘要, 并进行评估<span>|</span>
                            6.详细解析生成式NLP任务的评估算法BLEU和ROUGE, 并实现rouge的评估代码<span>|</span>
                            7.针对于损失函数的优化方案coverage解决文本重复问题<span>|</span>
                            8.针对于解码器端的优化, 按照beam search进行解码的实现方案<span>|</span>
                            9.针对于NLP领域数据增强的实现方案, 采用单词替换法, 回译数据法, 半监督学习法的理论和代码实现<span>|</span>
                            10.针对于训练策略的优化, Scheduled Sampling和Weight Tying的理论和代码实现<span>|</span>
                            11.实现模型的GPU部署和CPU部署<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
            </div>
        </div>
    </li>
    <li id="box2-75057aaf-0360-4b78-b68d-cda80ffc3c0a">
        <h3 class="title">
            传智大脑与智能文本分类NLP项目二选一<span>就业班阶段十</span></h3>
        <p class="smtitle">课时:<span>6天</span>技术点:<span>130项</span>测验:<span>0次</span>学习方式:<span>线下面授</span></p>
        <!--有项目-->
        <div class="main xmboxall_main">
            <h4 class="mh4">学习目标</h4>
            <p class="mp1">1.搭建多模型训练服务，保证在训练过程中，进行资源监控和分配，得以最高效率在有限资源内进行模型训练<span>|</span>2.搭建多线程并行预测服务，
                为了满足性能要求，这里我们将利用多线程的方式，并对每一个获得结果做最后综合处理<span>|</span>3.图谱权重更新，
                随着模型的预测完成，将使用预测概率更新在该路径权重，最后根据权重计算规则，获得最后结果<span>|</span>4.使用n-gram特征工程，
                来捕捉词序对结果的影响<span>|</span>5.使用fasttext模型，适应在语料变化大，模型数量规模大，模型上下线频繁的场景<span>|</span></p>
            <div class="xmboxall">
                <div class="xmboxall_fl">
                    <img src="/images/course/20224223134240819.jpeg">
                </div>
                <div class="xmboxall_fr">
                    <p>传智大脑是一个基于自然语言处理方向的致力于教育垂直领域内的AI平台,类似的应用还有百度开发平台, 旷视, 标贝, 图灵机器人等在各个垂直领域的AI平台.该项目结合深度学习, 迁移学习,
                        模型压缩和推断加速等技术, 旨在给公司进行AI赋能, 提高公司工作人员的工作效率, 给公司降低运营成本.积累更多的数据, 为后续的更多业务的开展提高数据和技术支撑.在业务上,
                        为信息中心打造一款自能提取系统, 为咨询老师减轻工作压力的同事, 是的数据收集更加准确可靠.同时打造一款可以快速批阅试卷的智能系统, 为更多的业务赋能AI.提高效率, 减轻工作压力.</p>
                </div>
            </div>
            <div class="lists">
                <u class="xian"></u>
                <div class="list list_jjfa">
                    <span class="role"></span>
                    <h5><span>主讲解决方案</span></h5>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>1.教育领域信息提取的解决方案<span>|</span>
                            2.智能批阅试卷系统的解决方案<span>|</span>
                            3.全国开班统计分析解决方案<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <h5><span>主讲知识点</span></h5>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>1. 项目介绍: 传智教育作为中国头部教育机构，内部众多软件系统需要AI支持，同时，公司内又开设众多主流学科，如
                            java，python+大数据，人工智能等，这些所有学科在项目研发中也越来越需要AI赋能，生产更多能够复原企业化的项目产品。因此，"传智大脑"项目应运而生<span>|</span>
                            2. 数据申请: 数据是有数仓人员经过脱敏之后提供的最新的数据<span>|</span>
                            3. 信息中心网咨系统: 需要提取的信息种类,
                            方法和对应的解决方案，产品设计逻辑和业务部门之间的对接流程，对数据的分析过程，对模型的选择过程及其选择原因，模型的训练和验证过程，模型的部署服务和改进过程<span>|</span>
                            4. 模型上线: 模型接口的封装过程，模型的热更新过程，模型的后期优化过程<span>|</span>
                            5. 智能试卷批阅系统: 智能批阅系统的介绍，业务需求介绍深度学习模型的介绍，系统方案的确定，模型的选择，模型的训练<span>|</span>
                            6. 系统监控: 模型的后期优化， 数据监控反馈，模型的后期优化，模型压缩，ONNX-Runtime技术，AMP技术使用<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
            </div>
        </div>
    </li>
    <li id="box2-8ee423df-7688-4eca-863f-12e869593d3e">
        <h3 class="title">面试加强<span>就业班阶段十一</span></h3>
        <p class="smtitle">课时:<span>5天</span>技术点:<span>72项</span>测验:<span>2次</span>学习方式:<span>线下面授</span></p>
        <div class="main">
            <h4 class="mh4">学习目标</h4>
            <p class="mp1">
                1.掌握机器学习核心算法<span>|</span>2.掌握深度学习核心算法<span>|</span>3.掌握数据结构与算法<span>|</span>4.掌握多行业项目扩展<span>|</span>5.理解算法和模型的分布式实现及加速原理<span>|</span>6.深入理解常用算法，模式识别，概率统计、最优化等算法原理及应用<span>|</span>7.深入理解算法和模型调优方式及优缺点<span>|</span>
            </p>
            <h4 class="mh4">主讲内容</h4>
            <div class="lists">
                <u class="xian"></u>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>1. 机器学习算法与ScikitLearn</span>该部分主要加强机器学习核心算法，包含以下技术点：</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>01_分类算法<span>|</span>
                            02_回归的算法<span>|</span>
                            03_聚类算法<span>|</span>
                            04_数据科学流程<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>2. 深度学习算法与Pytorch</span>该部分主要加强深度学习核心算法，包含以下技术点：</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>01_深度学习<span>|</span>
                            02_深度学习RNN实战<span>|</span>
                            03_深度学习算法LSTM实战<span>|</span>
                            04_深度学习多框架实战<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>3. 数据结构算法</span>该部分主要加强数据结构核心算法，包含以下技术点：</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>01_时间复杂度，空间复杂度，Python内置类型性能分析，顺序表<span>|</span>
                            02_链表：链表和链表的应用；队列：队列概念，队列的实现与应用，双端队列<span>|</span>
                            03_排序和搜索算法：冒泡排序，选择排序，插入排序、快速排序，搜索，常见算法效率，散列表<span>|</span>
                            04_二叉树：树的引入，二叉树，二叉树的遍历，二叉树扩展<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>4. 多行业数据挖掘项目和NLP拓展</span>该部分主要加强多行业项目，包含以下技术点：</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>01_多行业挖掘项目扩展<span>|</span>
                            02_NLP项目扩展 <span>|</span>
                            01_项目多场景实战<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
            </div>
        </div>
    </li>
    <li id="box2-586914aa-16ec-4a0f-8472-7913314bf36f">
        <h3 class="title">计算机视觉基础<span>就业班阶段十二</span></h3>
        <p class="smtitle">课时:<span>6天</span>技术点:<span>80项</span>测验:<span>1次</span>学习方式:<span>线下面授</span></p>
        <div class="main">
            <h4 class="mh4">学习目标</h4>
            <p class="mp1">
                1.熟悉深度学习主要及前沿网络模型的架构原理及在实际业务场景中的应用<span>|</span>2.掌握深度学习在计算机视觉中的应用，包括但不限于分割检测识别等等，3.掌握实际工作中深度学习的具体流程，数据及标注处理，建模训练，及模型部署应用等<span>|</span>4.实现物体（人体，人脸，通用目标）检测，跟踪与识别，道路交通及工业环境险情发现等多领域的深度学习解决方案，<span>|</span>5.能够对图像处理、人脸算法，或者对于各种深度学习框架实现的算法进行调优<span>|</span>6.可胜任深度学习算法工程师，图像与计算机视觉算法工程师等，并持续优化与迭代算法<span>|</span>
            </p>
            <h4 class="mh4">主讲内容</h4>
            <div class="lists">
                <u class="xian"></u>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>1. 神经网络</span>该模块主要介绍深度学习的基础知识，神经网络的构成，损失函数，优化方法等，及反向传播算法等内容</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>1.神经网络基础：神经网络的构成、激活函数、损失函数、优化方法及正则化<span>|</span>2.反向传播原理：梯度下降算法、链式法则、反向传播算法、改善反向传播算法性能的迭代法<span>|</span>3.深度学习正则化与算法优化：L1、L2、DroupOut、BN、SGD、RMSProp、Adagrad、Adam<span>|</span>4.实现多层神经网络案例<span>|</span>
                        </p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>2. 图像与视觉处理介绍</span>该模块主要介绍计算机视觉的定义，发展历史及应用场景</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>01_计算机视觉定义、计算机视觉发展历史<span>|</span>02_计算机视觉技术和应用场景、计算机视觉知识树和几大任务<span>|</span></p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>3. 目标分类和经典<bvtag
                                class="memorize_new_word bv_ai_itheima_com bv_browserName_microsoft_edge  burning_vocabulary  _id_1650959244050">
                                CV</bvtag>网络</span>该模块主要介绍卷积神经网络CNN，经典的网络架构，并通过分类案例介绍模型的实践方法</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>1.CNN：卷积的计算方法，多通道卷积，多卷积和卷积，池化层和全连接层<span>|</span>2.卷积网络结构：LeNet5、AlexNet、VGG、Inception/GoogleNet、残差网<span>|</span>3.目标分类实战案例：ImageNet分类<span>|</span>4.Apache
                            Flink极客挑战赛——垃圾图片分类</p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>4. 目标检测和经典<bvtag
                                class="memorize_new_word bv_ai_itheima_com bv_browserName_microsoft_edge  burning_vocabulary  _id_1650959244050">
                                CV</bvtag>网络</span>该模块主要介绍目标检测任务，常见数据集，及经典的两阶段和单阶段的目标检测算法，并通过目标检测案例介绍实践方法</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>1.目标检测任务与数据集介绍：检测任务目的、常见数据集、应用场景；RCNN：交并比、map、非极大抑制NMS、正负样本；SPPNet：SPP层映射；FastRCNN：ROI
                            Pooling；FasterRCNN：RPN、代价函数、训练流程与结果分析、FPN与FasterRCNN结合；YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5：结构与工作流程、代价函数、anchor、维度聚类、细粒度与多尺度特征、先验框与代价函数；SSD：Detector
                            &amp; classifier、SSD代价函数、特征金字塔；目标检测实战案例：COCO数据集上目标检测</p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <p class="zjnrtit"><span>5. 目标分割和经典<bvtag
                                class="memorize_new_word bv_ai_itheima_com bv_browserName_microsoft_edge  burning_vocabulary  _id_1650959244050">
                                CV</bvtag>网络</span>该模块介绍图像分割的基本任务，语义分割和实例分割，及常用的网络架构，并通过MaskRCNN完成图像的实例分割</p>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>1.目标分割任务类型、数据集<span>|</span>2.全卷积FCN网络：网络结构、跳级连接、语义分割评价标准、结果分析<span>|</span>3.U-Net：拼接特征向量<span>|</span>4.Dilated
                            Convolutions：聚合多尺度的信息、context
                            module<span>|</span>5.SegNet：金字塔池化模块<span>|</span>6.Deeplab：串行部署
                            ASPP<span>|</span>7.Mask-RCNN：结构介绍、ROI
                            Align与Pooling对比、代价函数介绍、端到端联合训练<span>|</span>8.目标分割实战案例；</p>
                    </div>
                </div>
            </div>
        </div>
    </li>
    <li id="box2-fd2aa361-92aa-46b1-a040-5958d339cb98">
        <h3 class="title">
            人脸支付项目、智慧交通项目与实时人脸识别<bvtag
                class="memorize_new_word bv_ai_itheima_com bv_browserName_microsoft_edge  burning_vocabulary  _id_1650959244050">
                CV</bvtag>项目三选一<span>就业班阶段十三</span></h3>
        <p class="smtitle">课时:<span>6天</span>技术点:<span>98项</span>测验:<span>1次</span>学习方式:<span>线下面授</span></p>
        <!--有项目-->
        <div class="main xmboxall_main">
            <h4 class="mh4">学习目标</h4>
            <p class="mp1">
                1.掌握PCA、ICA、LDA和EP在人脸识别上的综合运用<span>|</span>2.掌握基于PyQt5的GUI编程模块及信号槽机制，3.利用人脸检测，扫描”加“判别”在图像范围内扫描，再逐个判定候选区域是否是人脸<span>|</span>4.利用状态判别，能识别出人脸的性别、表情等属性值<span>|</span>5.利用人脸识别，识别出输入人脸图对应身份的算法，找出“一个”与输入特征相似度最高的特征<span>|</span>
            </p>
            <div class="xmboxall">
                <div class="xmboxall_fl">
                    <img src="/images/course/20224223134240824.jpeg">
                </div>
                <div class="xmboxall_fr">
                    <p>人脸支付项目是一个基于计算机视觉方向的人脸识别项目，该项目以支付系统为背景介绍人脸处理的整体流程。类似的应用，如办公打卡，智慧食堂，人脸考勤，嫌疑人识别等。该项目利用机器学习和深度学习的方法，针对摄像头捕获的视频图像，进行人脸区域检测，人脸跟踪，人脸姿态，年龄，性别，关键点等属性的检测，人脸矫正，人脸比对完成人脸的识别。通过该项目，学生可学习到人脸相关任务的技术点以及相应的业务流程
                    </p>
                </div>
            </div>
            <div class="lists">
                <u class="xian"></u>
                <div class="list list_jjfa">
                    <span class="role"></span>
                    <h5><span>主讲解决方案</span></h5>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>1.视频中人脸检测的解决方案<span>|</span>2.人脸姿态（欧拉角）检测的解决方案<span>|</span>3.人脸关键点识别的解决方案<span>|</span>4.人脸多任务（年龄，性别等）检测的解决方案<span>|</span>5.人脸特征比对的解决方案
                        </p>
                    </div>
                </div>
                <div class="list">
                    <span class="role"></span>
                    <h5><span>主讲知识点</span></h5>
                    <div class="zjnrcon">
                        <p>1.项目介绍：支付方式发展的介绍，人脸支付项目介绍，开发环境的搭建
                            2.视频中的人脸检测：人脸检测方法介绍，人脸检测的评价指标介绍，数据标注方式的介绍及获取数据方式的介绍，数据增强方法的介绍，yolo模型的介绍及模型构架，模型训练方式的介绍及实现，模型验证方式介绍及实现
                            3.人脸姿态：人脸姿态检测方法介绍，人脸姿态数据标注方法和获取方法介绍及实现，Resnet模型介绍及构建，模型训练和验证的介绍和实现
                            4.人脸关键点：人脸关键点检测方法介绍，人脸关键点数据标注方法和获取方法介绍及实现，resnet模型介绍及构建，模型训练和验证的介绍和实现
                            5.人脸多任务：人脸多任务介绍，人脸多任务数据标注方法和获取方法介绍及实现，senet模型介绍及构建，模型训练和验证的介绍和实现
                            6.人脸比对：人脸比对介绍，人脸比对数据标注方法和获取方法介绍及实现，arcface模型介绍及构建，模型训练和验证的介绍和实现，人脸数据库的构建与管理
                            7.系统集成：基于仿射变换的人脸矫正的实现，姿态过大或距离过远的人脸的过滤，系统集成方式的介绍和实现</p>
                    </div>
                </div>
            </div>
        </div>
    </li>
    <li class="conlist_main conlist_kcsm" id="jdbtnId">
        <h3 class="title"><button type="button">查看其他历史版本</button><span>人工智能开发 V<em>3.0</em>版本课程说明</span><span
                class="titlespan3">推出时间：2022.01.20</span></h3>
        <p class="smtitle">课程名称：<span class="kcmc">人工智能AI进阶班</span>主要针对：<span class="zyzd">python3 &amp;
                python2</span>主要使用开发工具：<span class="kfgj">以机器学习和深度学习技术，培养企业应用型高精尖AI人才</span></p>
        <div class="main">
            <h4 class="mh4"><span>课程介绍</span></h4>
            <p class="mp1">
                人工智能V3.0课程体系升级以企业需求为导向，专为培养和打造高级人工智能工程师、高含金量课程重磅推出，以业务为核心驱动项目开发，课程包括机器学习和深度学习框架Pytorch和TensorFlow，能够解决企业级数据挖掘、NLP自然语言处理与
                <bvtag
                    class="memorize_new_word bv_ai_itheima_com bv_browserName_microsoft_edge  burning_vocabulary  _id_1650959244050">
                    CV</bvtag>
                计算机视觉实际问题，通过理论和真实项目相结合，让学生能够掌握人工智能核心技术和应用场景。并推出「六项目制」项目教学，通过六个不同类型和开发深度的项目，使学员能够全面面对大部分企业人工智能应用场景。大型项目库，多行业多领域人工智能项目课程，主流行业全覆盖，其中项目课程天数占比为100天，包括了多行业13个场景的项目课程，让学生达到大厂的项目经验要求。课程消化吸收方面：V3.0在V2.0版本基础上迭代更新，注重专业课的消化吸收，降低学习难度，提升就业质量。
            </p>
            <div class="lists">
                <div class="txtc">
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                        <p class="txtcl"><em>1</em></p>
                        <p class="txtcr txtcrbot"><span class="youhua">优化</span>优化Python系统编程，针对人工智能必须的Python高阶知识体系重构课程
                        </p>
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                    <div>
                        <p class="txtcl"><em>1</em></p>
                        <p class="txtcr txtcrbot"><span
                                class="xinzeng">新增</span>[数据处理与统计分析阶段]，以Linux为基础，通过SQL和Pandas完成数据处理与统计分析，为人工智能数据处理奠定技术基础。
                        </p>
                    </div>
                    <div>
                        <p class="txtcl"><em>1</em></p>
                        <p class="txtcr txtcrbot"><span class="youhua">优化</span>优化机器学习算法，每个算法都兼具使用场景，数学推导过程及参数调优</p>
                    </div>
                    <div>
                        <p class="txtcl"><em>1</em></p>
                        <p class="txtcr txtcrbot"><span
                                class="xinzeng">新增</span>[机器学习与多场景]，增加多场景案例实战，包括用户画像，电商运营建模等多场景案例实战</p>
                    </div>
                    <div>
                        <p class="txtcl"><em>1</em></p>
                        <p class="txtcr txtcrbot"><span
                                class="xinzeng">新增</span>数据挖掘方向[百京金融风控]项目，从反欺诈、信用风险策略、评分卡模型构建等热点知识，使得学员具备中高级金融风控分析师能力。
                        </p>
                    </div>
                    <div>
                        <p class="txtcl"><em>1</em></p>
                        <p class="txtcr txtcrbot"><span
                                class="xinzeng">新增</span>数据挖掘方向[万米推荐系统]项目，从多数据源采集、多路召回、基于机器学习算法粗排算法与基于深度学习精排，解决了在大数据场景下如何实现完整推荐系统，使得学员可以具备企业级推荐项目开发能力。
                        </p>
                    </div>
                    <div>
                        <p class="txtcl"><em>1</em></p>
                        <p class="txtcr txtcrbot"><span class="youhua">优化</span>深度学习基础课由TensorFlow切换为Pytorch，面向零基础同学更加友好
                        </p>
                    </div>
                    <div>
                        <p class="txtcl"><em>1</em></p>
                        <p class="txtcr txtcrbot"><span
                                class="youhua">优化</span>NLP基础课程Transform基础和Attention注意力机制在原理之后增加英译汉的案例，加强学生对基础算法原理的理解
                        </p>
                    </div>
                    <div>
                        <p class="txtcl"><em>1</em></p>
                        <p class="txtcr txtcrbot"><span class="youhua">优化</span>NLP基础课程迁移学习API版本变化问题，优化传统序列模型算法原理</p>
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                    <div>
                        <p class="txtcl"><em>1</em></p>
                        <p class="txtcr txtcrbot"><span class="xinzeng">新增</span>NLP方向[蜂窝头条文本分类优化]项目，增强学生NLP算法优化方面技能</p>
                    </div>
                    <div>
                        <p class="txtcl"><em>1</em></p>
                        <p class="txtcr txtcrbot"><span
                                class="xinzeng">新增</span>NLP方向[知识图谱]项目，通过本体建模，知识抽取，知识融合，知识推理，知识存储与知识应用方面，学生可以掌握完整知识图谱构建流程。
                        </p>
                    </div>
                    <div>
                        <p class="txtcl"><em>1</em></p>
                        <p class="txtcr txtcrbot"><span
                                class="xinzeng">新增</span>[面试加强课]通过巩固机器学习与深度学习基础算法，加强核心算法掌握，增加数据结构基础算法、动态规划算法、贪心算法等面试高频算法题，加强多行业人工智能案例理解与剖析
                        </p>
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                        <p class="txtcl"><em>1</em></p>
                        <p class="txtcr txtcrbot"><span>删除</span>Ubuntu环境搭建开发环境</p>
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                    <div>
                        <p class="txtcl"><em>1</em></p>
                        <p class="txtcr txtcrbot point"><span class="yqts">友情提示</span>更多学习视频+资料+源码，请加QQ：2632311208。</p>
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    </li>
</ul>